서경대학교 경영행정대학원 경영학과 6시그마 전공 최현우

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1 서경대학교 경영행정대학원 경영학과 6시그마 전공 최현우
[6시그마 논문 Review] 중소기업과 대기업의 6시그마 수행도구 활용에 관한 연구 단국대학교 대학원 산업공학과 고승균 (지도 : 장경 교수) 서경대학교 경영행정대학원 경영학과 6시그마 전공 최현우

2 INDEX 1 서론 2 이론적 고찰 3 연구설계 4 연구분석 5 결론 6 소감 / 시사점
품질경영 세미나_논문 Review_060520

3 1. 서론 목적의 차이 도구 ? 문제 제기 대 기 업 중 소 기 업 연구 목적 연구 방법
대기업과 중소기업의 6시그마는 목적 및 도구(수행기법)에 차이가 존재할 수 밖에 없음 목적의 차이 품질시스템이 기업구조의 대부분을 차지하고 있기에 품질시스템의 개선과 활성화를 조직적으로 추진하는 품질경영의 혁신 경영전반에 걸친 혁신적 변화와 운영적 변화를 조직적으로 추진하는 경영품질의 혁신 대 기 업 중 소 기 업 도구 ? 연구 목적 대기업과 중소기업의 6시그마는 도구(수행기법)의 차이를 제대로 인식하여 활용한다면 시간 절약 및 숙지력을 높이는 데 기여할 수 있음 기업규모, 직위, 업종, 벨트수준 등의 여러 항목에 따른 6시그마 수행도구 사용현황을 알아보고 각 항목에서 많이 사용되는 적절한 도구를 제시하고자 함 연구 방법 DMAIC 각 단계에 따른 6시그마의 도구 정리 / 기업규모와 업종 등에 있어 활용 중요도 연구 기존 이론 체계 연구 가설 설정 설문조사 자료분석 결론도출 목적달성

4 2-1. 6시그마 경영 개요 2. 이론적 고찰 6시그마 정의 품질의 수준을 나타내는 값 기업의 프로세스 개선을 위한 도구
총체적 기업 경영으로서의 전략 1 Six Sigma 확산 배경 중소기업 vs 대기업 2 1981 모토롤라의 모든 프로세스에서의 불량감소 연구가 출발점 1988 Texas Instrument, Allied Signal의 경영 성과 1995 GE의 획기적 경영 성과 : 제조 품질 → 전사 경영 시스템 제조업 → 금융, 서비스업 확장 계기 3 조직구조측면, 운영시스템 및 절차, 기업변화, 인적자원, 시장 및 고객 측면의 5가지 범주에서 6시그마 도입 시 특징적 고찰 가능

5 2-2. 6시그마 선행 연구 2. 이론적 고찰 1 2 3 4 5 6 7 8 원론적인 6시그마 연구
■ 6시그마는 품질경영의 실천 수단 ■ 품질인증시스템 : 유지관리 차원의 수평적 시스템 + 6시그마 : 지속 개선의 수직적 시스템 6시그마와 품질경영 2 6시그마와 품질분임조 3 ■ TOC(제약이론) : 공급망으로 제약 확대 , COPQ, BSC 6시그마와 제반이론 연계 4 ■ 중소기업 대기업 간 주요 차이 요인 : 변혁적 리더십, 교육 훈련 지원, 인프라, 품질제도 경험, 블랙벨트 ■ 중소기업 효율적 도입 특징 경영 전반 → 품질경영시스템 개선, 활성화 집중 6시그마 목표 → 기업 수준에 맞는 목표치 설정으로 CS 개선 PJT 위주 → 조직적 품질활동 병행 세부 추진 절차 단순화 6시그마 방법론 연구 5 6시그마 교육 6 6시그마 활용사례 7 기 타 8

6 3-1. 연구모형 및 가설 3. 연구설계 연구 모형 7개 모형별 가설 설정 연구 가설 6시그마 할용 부서 6시그마 직위
수행 기간 6시그마 수행 도구들의 활용 연구 가설 7개 모형별로 수준별 차이에 따른 DMAIC 각 단계별 6시그마 수행 도구들의 활용에는 차이 가 있다. 기업 규모 업종 프로젝트 완성 건수 벨트 수준 ※ 본 연구 모형은 양정희와 임성욱(2004), 장대성 등(2004)의 연구에 일부 보완하여 설계함

7 3-2. 연구가설의 변수 3. 연구설계 연구모형의 7개 모형 변수 종속 변수 독립 변수 명목척도와 구간척도 측정 척도
단 계 수 행 도 구 Define 1. 고객조사 FGI 3. QFD(품질기능전개 ) 4. 특성요인도 5. CTQ 상관관계도 6. FMEA Measure 1. 프로세스 맵핑 2. Gage R&R 3. 공정능력지수 4. 관리도 5. 분산분석 6. QC 7 tools 7. 신 QC 7 tools 8. Process Capability 9. 브레인 스토밍 Analyze 1. FMEA 2. 다변량 분석 3. 가속수명시험 4. 통계적 추정(신뢰구간 추정) 5. 가설검정 6. 상관분석 및 회귀분석 7. 그래프 Improve 1. 실험계획법 (요인배치법, 부분요인배치법, 다구찌) 2. 최적화 기법 (최대경사법, 반응표면분석법 …) Control 1. 관리도 2. 실수방지 (Mistake Proofing) 3. 표준화 명목척도와 구간척도 측정 척도 연령 vs 직위 (0.64) 6시그마 업무 vs 품질업무 (0.35) PJT 완성건수 vs 수행기간 (0.48) 간의 상관분석으로 신뢰성 추정 설문 신뢰도 ※ 하위 tool까지 총 46개

8 4-1. 자료분석 4. 연구분석 자료 수집 기초 분석 대기업 358개 중소기업 513개 배포 대기업 69개 중소기업 94개
회수 대기업 59개 중소기업 57개 회수 분석대상 총 116개 ※ 방문, , 우편 ※ 무응답, 일관성 없는 설문 제외 기초 분석 ※ SPSS 12.0 사용

9 Mann-Whitney, Kruskal wallis 검정을 사용하여 모집단의 동일성 여부 검정
유의 수준은 5% 이내로 가설검정 4-2. 가설검정 4. 연구분석 1 가설1 : 기업규모(대기업 vs 중소기업)에 따른 6시그마 수행 도구들의 활용 차이 단 계 유의 차가 있는 수행 도구 – 총 26개 Define 1. FGI 2. 특성요인도 Measure 3. 프로세스 맵핑 4. Gage R&R 5. 공정능력지수 6. 분산분석 7. 체크시트 8.파레토도 9. 특성요인도 매트릭스도법 매트릭스데이터 해석법 12. PDPC법 13. 애로우 다이어그램 Process Capability Analyze 15. 가속수명시험 가설검정 상관분석 및 회귀분석 그래프 Improve 19. 요인배치법 부분요인배치법 최대경사법 심플렉스탐사법 23. 반응표면분석법 EVOP법 Control 25. 결점수 관리도 (P, U) 표준화

10 4-2. 가설검정 4. 연구분석 2 대기업 / 중소기업에서 주로 사용하는 단계별 수행 도구 현황 – 활용도 3.5점 이상 (5점 만점) 단 계 대 기 업 중소 기업 Define 1. 고객조사 QFD(품질기능전개) Measure 3. 프로세스 맵핑 (4.21) 4. Gage R&R (4.11) 5. 공정능력지수 (4.25) 관리도 (4.0) 7. QC 7 tools (특히 파레토 4.0) 1. 공정능력지수 2. 관리도 3. QC 7 tools Analyze 8. 통계적 추정(신뢰구간 추정) 가설검정 10. 상관분석 및 회귀분석 (4.02) 그래프 Improve 12. 실험계획법 (요인배치법) Control 13. 관리도 표준화 4. 관리도 ※ 5점 척도 : 1. 활용하지 않음 2. 조금 활용 3. 보통 활용 4. 많이 활용 5. 매우 많이 활용

11 4-2. 가설검정 4. 연구분석 3 가설 2 ~ 7번에 따른 6시그마 수행 도구들의 활용 차이 가 설
유의 차가 있는 수행 도구 2. 직위별 (사원,대리, 과장, 차부장) 프로세스맵핑, 계통도법, Process Capability, 가속수명시험, 그래프(A), 부분요인배치법, 심플렉스탐사법, EVOP법, 불량률 관리도(P), 표준화 - 10개 3. 업종별 (전기/전자, 제조업, 서비스업) 그래프, 요인배치법, 심플렉스탐사법, 표준화 – 4개 4. 활용부서별 (제조, 사무간접, 기타, 전부문) 고객조사, FGI, CTQ 상관관계도, 프로세스맵핑, 체크시트, 층별, 친화도법, 계통도법, 브레린 스토밍, 가속수명시험, 가설검정, 상관분석 및 회귀분석, 그래프(A), 표준화 – 14개 5. PJT 완성 건수별 (0~11건 : 5수준) 프로세스맵핑, 공정능력지수, 그래프(M), 계통도법, 매트릭스데이터 해석법, 애로우 다이어그램, 브레린 스토밍, 가속수명시험, 가설검정, 상관분석 및 회귀분석, 그래프(A), 요인배치법, 부분요인배치법, 표준화 – 14개 6. 수행기간별 (1년 미만 ~ 3년 이상 자체[ 운동) FGI, QFD(품질기능전개 ), 특성요인도(D), 프로세스맵핑 , Gage R&R, 공정능력지수 , 관리도, 파레토도, 특성요인도(M), 그래프, 연관도법, 계통도법, 애로우다이어그램, 가설검정, Process Capability, 가속수명시험, 통계적 추정, 상관분석 및 회귀분석 , 요인배치법, 부분요인배치법, 최대경사법, 심플렉스탐사법, 반응표면분석법, EVOP법, 표준화 – 25개 7. 벨트수준별 (GB, BB, MBB/챔피언) Gage R&R, 분산분석, 계통도법, Process Capability, 가속수명시험, 요인배치법, 반응표면분석법, EVOP법 – 8개

12 5. 결론 연구결과 요약 ■ 이미 6시그마를 수행하고 있는 기업 또는 향후 수행하게 될 기업의 지침 역할 기대함
■ 7개의 독립변수 모두 6시그마 수행 도구들의 활용도에 차이가 있는 것으로 증명됨 ■ 이미 6시그마를 수행하고 있는 기업 또는 향후 수행하게 될 기업의 지침 역할 기대함 요인 기업규모 직위 업종 활용부서 PJT완성 수 수행기간 벨트수준 차이 수 26 10 4 14 25 8 ※ 전체 46개 수행도구 한계점 및 향후 연구방향 제조업 수행도구 중심 활용도 조사 비제조 분야 도구 포함시키면 정밀한 업종별 차이 조사 가능 1 팀으로 수행되나 팀원 1인이 응답 단계별로 여러 구성원이 설문 작성하면 더 정확한 조사 가능 2 각 수준별 표본 수 부족 표본 수 확대 및 응답자의 랜덤 선택 통해 포괄적 연구 가능 3

13 6. 소감 & 시사점 약 900개의 설문지를 배포하여 실증적으로 연구한 저자에 감사
실증적인 연구를 위하여 약 900개의 설문지를 배포하고 수거하여 객관적인 연구를 수행한 저자의 노고에 감사함 한계점 언급한 것 같이 추후 연구에서는 비제조 분야도 폭 넓게 연구되길 희망함 얼마나 활용하는가의 단순 설문조사는 신뢰성 문제의 소지 있음 설문자의 활용도 의견 조사로 신뢰도 문제 제기 가능하다 판단되며 추가 팀원을 조사할 것이 아니라 프로젝트 사례 분석을 통한 객관적 조사가 타당하다 판단됨 대기업 수행도구를 중소기업이 반드시 따라가야 하는가 반론 제기 서론 문제 제기에서 대기업과 중소기업의 6시그마 추진 목적에 차이가 있다고 인정하였는데 수행 도구에 있어서는 향후 교육 대상의 지침으로 추천하고 있음 단순한 기업규모, 업종별 비교가 아닌 과제 성격에 따른 Tool 차이 연구 필요

14 참고 자료 [ Mann-Whitney U Test ] : 두 모집단으로부터 독립적 확률표본이 취해질 때, 두 모집단 사이에 유의한 차이가 있는지를 검정하기 위해 개발된 것입니다 이것은 자료가 순위로 구성되어 있을 때, "두 모집단의 평균이나 중앙값이 같다"는 귀무가설을 검정하는데 이용됩니다 두 모집단으로부터 각각 n1, n2개의 관찰치를 포함하는 두 독립표본을 취했다고 하면, Mann-Whitney U Test 을 적용할 때, 첫번째 단계는 두 표본으로부터의 자료를 통합하여 하나의 관찰치의 집단으로 만듭니다. 다음에 이들 관찰치를 가장 낮은 점수에서 가장 높은 점수까지 순위를 매깁니다. 만약 귀무가설이 사실이라면, 두 표본으로부터의 관찰치는 통합된 자료의 순위에 대해 임의로 산포되어 있어야 합니다. 그러나 두 모집단의 중심경향이 다르다면, 작은 평균이나 중앙값을 갖는 모집단으로부터의 표본관찰치는 낮은 순위를 가지는 반면에 큰 평균이나 중앙값을 갖는 모집단으로부터의 표본 관찰치는 높은 순위를 갖습니다 R1이 모집단 1로부터의 관찰치 순위 합을 표시하고, R2가 모집단 2로부터의 관찰치 순위 합을 표시한다고 하면 Mann-Whitney U Test = n1n2 + {n1(n1+1)}/2 - R t-검정이 Mann-Whitney U Test 에 비해 두 모집단 사이의 차이를 더 명확히 규명해 줍니다. 그 이유는 t검정이 자료로부터 더 많은 정보를 이용하기 때문입니다. Mann-Whitney U Test 은 실제 관찰치 대신에 순위를 사용하기 때문에 유용한 정보를 잃어버립니다. 따라서 t검정의 가정이 적절히 만족되면 t검정이 사용되어져야 합니다. 그러나 원래의 자료가 순위이거나 비정규분포로부터 나온 것이 분명하면 Mann-Whitney U Test 이 더 적합한 검정방법입니다. [ Kruskal-Wallis test ] : 정규분포의 가정이 위배될 때 대용적으로 사용됩니다. ANOVA가 두 표본 t검정의 일반화이듯이 Kruskal-Wallis test 은 두 표본 Mann-Whitney U Test 의 일반화입니다 즉 Kruskal-Wallis test는 3개 이상의 모평균이나 중앙값을 비교하기 위해 사용됩니다. 그 검정은 표본 관찰치의 순위에 근거를 둡니다. 따라서 귀무가설은 k개의 모평균이 모두 같다입니다.

15 서경대학교 경영행정대학원 경영학과 6시그마 전공 최현우
[6시그마 논문 Review] 감사합니다. 서경대학교 경영행정대학원 경영학과 6시그마 전공 최현우 품질경영 세미나_논문 Review_060520